import streamlit as st

# ========== 页面配置 ==========
st.set_page_config(
    page_title="深度学习知识平台",
    page_icon=":brain:",
    layout="wide",
)

# ========== 页面标题 ==========
st.title("🧠 深度学习知识平台")
st.write("欢迎来到 **深度学习核心知识点学习平台**，这里你可以系统化学习深度学习的基本概念、代码实现与可视化效果。")

st.markdown("---")

# ========== 平台简介 ==========
st.subheader("📘 平台简介")
st.markdown("""
本平台旨在帮助你快速掌握深度学习中的核心概念和实战技巧，包括：
- 🔹 **PyTorch框架基础**（张量、模型定义、保存与加载方法）
- 🔹 **前向传播与反向传播**（神经网络的核心计算流程）
- 🔹 **激活函数**（Sigmoid、ReLU、Tanh 等常见函数的作用与应用场景）
- 🔹 **全连接神经网络（MLP）**
- 🔹 **优化器对比与应用**
- 🔹 **学习率与调度策略**

点击左侧导航栏即可进入对应模块，查看详细讲解、代码示例与可视化效果。
""")

st.markdown("---")

# ========== 学习导航 ==========
st.subheader("🚀 学习导航")

col1, col2 = st.columns(2)

with col1:
    st.markdown("### 🔧 PyTorch框架")
    st.info("📌 学习张量、模型定义与保存/加载方法，打好深度学习框架基础。")

    st.markdown("### 🔄 前向传播 & 反向传播")
    st.info("📌 掌握神经网络信息流动的过程与梯度更新机制。")

    st.markdown("### 🌀 激活函数")
    st.info("📌 了解 Sigmoid、ReLU、Tanh 等函数的特点与应用。")

with col2:
    st.markdown("### 🔗 全连接网络")
    st.info("📌 掌握最基本的神经网络结构 MLP，了解公式推导与分类效果可视化。")

    st.markdown("### ⚡ 优化器")
    st.info("📌 学习不同优化器（SGD、Momentum、Adam）在训练中的表现对比。")

    st.markdown("### 📉 学习率与调度")
    st.info("📌 了解学习率对训练收敛的影响，并掌握多种调度策略。")

st.markdown("---")

# ========== 结尾提示 ==========
st.success("💡 提示：从左侧导航栏选择模块开始学习吧！祝你学习愉快 🚀")
